Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Fri, 10 Dec 2010 15:04:49 +0000

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Dec/10/t1291993397on2dr2y30bke544.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 14:48:37 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 14:48:37 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

KDGP2W92

Estimated Impact

115

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-     [] [Opgave 9 Oefening 3] [1970-01-01 00:00:00] [fce79e8682e68cbd9028e3d984a957c2]
- RMPD    [Classical Decomposition] [Opgave9, oefening 2] [2010-12-10 15:04:49] [93b6d34f85f9cfe38e2fbbaaab7aeb02] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

0,74
0,73
0,76
0,8
0,83
0,81
0,83
0,88
0,89
0,93
0,91
0,9
0,86
0,88
0,93
0,98
0,97
1,03
1,06
1,06
1,08
1,09
1,04
1
1,01
1,02
1,04
1,06
1,06
1,06
1,06
1,06
1,02
0,98
0,99
0,99
0,94
0,96
0,98
1,01
1,01
1,02
1,04
1,03
1,05
1,08
1,17
1,11
1,11
1,11
1,2
1,21
1,31
1,37
1,37
1,26
1,23
1,17
1,06
0,95
0,92
0,92
0,9
0,93
0,93
0,97
0,96
0,99
0,98
0,96
1
0,99
1,03
1,02
1,07
1,13
1,15
1,16

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	0.74	NA	NA	-0.0644375	NA
2	0.73	NA	NA	-0.0564375	NA
3	0.76	NA	NA	-0.0261041666666667	NA
4	0.8	NA	NA	0.000895833333333385	NA
5	0.83	NA	NA	0.0178958333333334	NA
6	0.81	NA	NA	0.0503958333333334	NA
7	0.83	0.895395833333333	0.839166666666667	0.0562291666666668	-0.0653958333333334
8	0.88	0.8860625	0.850416666666667	0.0356458333333334	-0.00606249999999997
9	0.89	0.8890625	0.86375	0.0253125000000000	0.000937500000000147
10	0.93	0.885229166666667	0.878333333333334	0.00689583333333339	0.0447708333333331
11	0.91	0.8918125	0.891666666666667	0.000145833333333290	0.0181874999999999
12	0.9	0.860229166666666	0.906666666666667	-0.0464375000000001	0.0397708333333336
13	0.86	0.860979166666667	0.925416666666667	-0.0644375	-0.000979166666666531
14	0.88	0.8860625	0.9425	-0.0564375	-0.00606249999999986
15	0.93	0.9318125	0.957916666666667	-0.0261041666666667	-0.00181249999999988
16	0.98	0.973395833333333	0.9725	0.000895833333333385	0.00660416666666674
17	0.97	1.00247916666667	0.984583333333333	0.0178958333333334	-0.0324791666666667
18	1.03	1.0445625	0.994166666666667	0.0503958333333334	-0.0145625000000000
19	1.06	1.0608125	1.00458333333333	0.0562291666666668	-0.000812500000000105
20	1.06	1.0523125	1.01666666666667	0.0356458333333334	0.00768750000000007
21	1.08	1.05239583333333	1.02708333333333	0.0253125000000000	0.0276041666666667
22	1.09	1.04189583333333	1.035	0.00689583333333339	0.0481041666666668
23	1.04	1.04222916666667	1.04208333333333	0.000145833333333290	-0.00222916666666673
24	1	1.00064583333333	1.04708333333333	-0.0464375000000001	-0.000645833333333234
25	1.01	0.983895833333333	1.04833333333333	-0.0644375	0.0261041666666666
26	1.02	0.991895833333333	1.04833333333333	-0.0564375	0.0281041666666668
27	1.04	1.01972916666667	1.04583333333333	-0.0261041666666667	0.0202708333333335
28	1.06	1.03964583333333	1.03875	0.000895833333333385	0.0203541666666667
29	1.06	1.04997916666667	1.03208333333333	0.0178958333333334	0.0100208333333334
30	1.06	1.07997916666667	1.02958333333333	0.0503958333333334	-0.0199791666666669
31	1.06	1.08247916666667	1.02625	0.0562291666666668	-0.0224791666666666
32	1.06	1.05647916666667	1.02083333333333	0.0356458333333334	0.00352083333333320
33	1.02	1.04114583333333	1.01583333333333	0.0253125000000000	-0.0211458333333335
34	0.98	1.01814583333333	1.01125	0.00689583333333339	-0.0381458333333334
35	0.99	1.00722916666667	1.00708333333333	0.000145833333333290	-0.0172291666666666
36	0.99	0.956895833333333	1.00333333333333	-0.0464375000000001	0.0331041666666669
37	0.94	0.936395833333333	1.00083333333333	-0.0644375	0.00360416666666663
38	0.96	0.9423125	0.99875	-0.0564375	0.0176875000000001
39	0.98	0.972645833333333	0.99875	-0.0261041666666667	0.00735416666666677
40	1.01	1.0050625	1.00416666666667	0.000895833333333385	0.00493750000000004
41	1.01	1.03372916666667	1.01583333333333	0.0178958333333334	-0.0237291666666667
42	1.02	1.07872916666667	1.02833333333333	0.0503958333333334	-0.0587291666666667
43	1.04	1.09664583333333	1.04041666666667	0.0562291666666668	-0.0566458333333333
44	1.03	1.08939583333333	1.05375	0.0356458333333334	-0.0593958333333333
45	1.05	1.09447916666667	1.06916666666667	0.0253125000000000	-0.0444791666666664
46	1.08	1.0935625	1.08666666666667	0.00689583333333339	-0.0135624999999997
47	1.17	1.10764583333333	1.1075	0.000145833333333290	0.0623541666666667
48	1.11	1.08814583333333	1.13458333333333	-0.0464375000000001	0.0218541666666667
49	1.11	1.09847916666667	1.16291666666667	-0.0644375	0.0115208333333332
50	1.11	1.1298125	1.18625	-0.0564375	-0.0198124999999998
51	1.2	1.17722916666667	1.20333333333333	-0.0261041666666667	0.0227708333333334
52	1.21	1.21547916666667	1.21458333333333	0.000895833333333385	-0.00547916666666648
53	1.31	1.23164583333333	1.21375	0.0178958333333334	0.0783541666666667
54	1.37	1.25289583333333	1.2025	0.0503958333333334	0.117104166666667
55	1.37	1.24414583333333	1.18791666666667	0.0562291666666668	0.125854166666667
56	1.26	1.20772916666667	1.17208333333333	0.0356458333333334	0.0522708333333335
57	1.23	1.17697916666667	1.15166666666667	0.0253125000000000	0.0530208333333333
58	1.17	1.13439583333333	1.1275	0.00689583333333339	0.0356041666666667
59	1.06	1.10014583333333	1.1	0.000145833333333290	-0.0401458333333333
60	0.95	1.0210625	1.0675	-0.0464375000000001	-0.0710625
61	0.92	0.9693125	1.03375	-0.0644375	-0.0493124999999999
62	0.92	0.948979166666667	1.00541666666667	-0.0564375	-0.0289791666666668
63	0.9	0.957645833333333	0.98375	-0.0261041666666667	-0.0576458333333333
64	0.93	0.965479166666667	0.964583333333333	0.000895833333333385	-0.0354791666666666
65	0.93	0.971229166666666	0.953333333333333	0.0178958333333334	-0.0412291666666664
66	0.97	1.00289583333333	0.9525	0.0503958333333334	-0.0328958333333333
67	0.96	1.01497916666667	0.95875	0.0562291666666668	-0.0549791666666667
68	0.99	1.00314583333333	0.9675	0.0356458333333334	-0.0131458333333333
69	0.98	1.0040625	0.97875	0.0253125000000000	-0.0240624999999999
70	0.96	1.0010625	0.994166666666667	0.00689583333333339	-0.0410625
71	1	1.0118125	1.01166666666667	0.000145833333333290	-0.0118124999999998
72	0.99	0.9823125	1.02875	-0.0464375000000001	0.00768750000000007
73	1.03	NA	NA	NA	NA
74	1.02	NA	NA	NA	NA
75	1.07	NA	NA	NA	NA
76	1.13	NA	NA	NA	NA
77	1.15	NA	NA	NA	NA
78	1.16	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 0.74 & NA & NA & -0.0644375 & NA \tabularnewline
2 & 0.73 & NA & NA & -0.0564375 & NA \tabularnewline
3 & 0.76 & NA & NA & -0.0261041666666667 & NA \tabularnewline
4 & 0.8 & NA & NA & 0.000895833333333385 & NA \tabularnewline
5 & 0.83 & NA & NA & 0.0178958333333334 & NA \tabularnewline
6 & 0.81 & NA & NA & 0.0503958333333334 & NA \tabularnewline
7 & 0.83 & 0.895395833333333 & 0.839166666666667 & 0.0562291666666668 & -0.0653958333333334 \tabularnewline
8 & 0.88 & 0.8860625 & 0.850416666666667 & 0.0356458333333334 & -0.00606249999999997 \tabularnewline
9 & 0.89 & 0.8890625 & 0.86375 & 0.0253125000000000 & 0.000937500000000147 \tabularnewline
10 & 0.93 & 0.885229166666667 & 0.878333333333334 & 0.00689583333333339 & 0.0447708333333331 \tabularnewline
11 & 0.91 & 0.8918125 & 0.891666666666667 & 0.000145833333333290 & 0.0181874999999999 \tabularnewline
12 & 0.9 & 0.860229166666666 & 0.906666666666667 & -0.0464375000000001 & 0.0397708333333336 \tabularnewline
13 & 0.86 & 0.860979166666667 & 0.925416666666667 & -0.0644375 & -0.000979166666666531 \tabularnewline
14 & 0.88 & 0.8860625 & 0.9425 & -0.0564375 & -0.00606249999999986 \tabularnewline
15 & 0.93 & 0.9318125 & 0.957916666666667 & -0.0261041666666667 & -0.00181249999999988 \tabularnewline
16 & 0.98 & 0.973395833333333 & 0.9725 & 0.000895833333333385 & 0.00660416666666674 \tabularnewline
17 & 0.97 & 1.00247916666667 & 0.984583333333333 & 0.0178958333333334 & -0.0324791666666667 \tabularnewline
18 & 1.03 & 1.0445625 & 0.994166666666667 & 0.0503958333333334 & -0.0145625000000000 \tabularnewline
19 & 1.06 & 1.0608125 & 1.00458333333333 & 0.0562291666666668 & -0.000812500000000105 \tabularnewline
20 & 1.06 & 1.0523125 & 1.01666666666667 & 0.0356458333333334 & 0.00768750000000007 \tabularnewline
21 & 1.08 & 1.05239583333333 & 1.02708333333333 & 0.0253125000000000 & 0.0276041666666667 \tabularnewline
22 & 1.09 & 1.04189583333333 & 1.035 & 0.00689583333333339 & 0.0481041666666668 \tabularnewline
23 & 1.04 & 1.04222916666667 & 1.04208333333333 & 0.000145833333333290 & -0.00222916666666673 \tabularnewline
24 & 1 & 1.00064583333333 & 1.04708333333333 & -0.0464375000000001 & -0.000645833333333234 \tabularnewline
25 & 1.01 & 0.983895833333333 & 1.04833333333333 & -0.0644375 & 0.0261041666666666 \tabularnewline
26 & 1.02 & 0.991895833333333 & 1.04833333333333 & -0.0564375 & 0.0281041666666668 \tabularnewline
27 & 1.04 & 1.01972916666667 & 1.04583333333333 & -0.0261041666666667 & 0.0202708333333335 \tabularnewline
28 & 1.06 & 1.03964583333333 & 1.03875 & 0.000895833333333385 & 0.0203541666666667 \tabularnewline
29 & 1.06 & 1.04997916666667 & 1.03208333333333 & 0.0178958333333334 & 0.0100208333333334 \tabularnewline
30 & 1.06 & 1.07997916666667 & 1.02958333333333 & 0.0503958333333334 & -0.0199791666666669 \tabularnewline
31 & 1.06 & 1.08247916666667 & 1.02625 & 0.0562291666666668 & -0.0224791666666666 \tabularnewline
32 & 1.06 & 1.05647916666667 & 1.02083333333333 & 0.0356458333333334 & 0.00352083333333320 \tabularnewline
33 & 1.02 & 1.04114583333333 & 1.01583333333333 & 0.0253125000000000 & -0.0211458333333335 \tabularnewline
34 & 0.98 & 1.01814583333333 & 1.01125 & 0.00689583333333339 & -0.0381458333333334 \tabularnewline
35 & 0.99 & 1.00722916666667 & 1.00708333333333 & 0.000145833333333290 & -0.0172291666666666 \tabularnewline
36 & 0.99 & 0.956895833333333 & 1.00333333333333 & -0.0464375000000001 & 0.0331041666666669 \tabularnewline
37 & 0.94 & 0.936395833333333 & 1.00083333333333 & -0.0644375 & 0.00360416666666663 \tabularnewline
38 & 0.96 & 0.9423125 & 0.99875 & -0.0564375 & 0.0176875000000001 \tabularnewline
39 & 0.98 & 0.972645833333333 & 0.99875 & -0.0261041666666667 & 0.00735416666666677 \tabularnewline
40 & 1.01 & 1.0050625 & 1.00416666666667 & 0.000895833333333385 & 0.00493750000000004 \tabularnewline
41 & 1.01 & 1.03372916666667 & 1.01583333333333 & 0.0178958333333334 & -0.0237291666666667 \tabularnewline
42 & 1.02 & 1.07872916666667 & 1.02833333333333 & 0.0503958333333334 & -0.0587291666666667 \tabularnewline
43 & 1.04 & 1.09664583333333 & 1.04041666666667 & 0.0562291666666668 & -0.0566458333333333 \tabularnewline
44 & 1.03 & 1.08939583333333 & 1.05375 & 0.0356458333333334 & -0.0593958333333333 \tabularnewline
45 & 1.05 & 1.09447916666667 & 1.06916666666667 & 0.0253125000000000 & -0.0444791666666664 \tabularnewline
46 & 1.08 & 1.0935625 & 1.08666666666667 & 0.00689583333333339 & -0.0135624999999997 \tabularnewline
47 & 1.17 & 1.10764583333333 & 1.1075 & 0.000145833333333290 & 0.0623541666666667 \tabularnewline
48 & 1.11 & 1.08814583333333 & 1.13458333333333 & -0.0464375000000001 & 0.0218541666666667 \tabularnewline
49 & 1.11 & 1.09847916666667 & 1.16291666666667 & -0.0644375 & 0.0115208333333332 \tabularnewline
50 & 1.11 & 1.1298125 & 1.18625 & -0.0564375 & -0.0198124999999998 \tabularnewline
51 & 1.2 & 1.17722916666667 & 1.20333333333333 & -0.0261041666666667 & 0.0227708333333334 \tabularnewline
52 & 1.21 & 1.21547916666667 & 1.21458333333333 & 0.000895833333333385 & -0.00547916666666648 \tabularnewline
53 & 1.31 & 1.23164583333333 & 1.21375 & 0.0178958333333334 & 0.0783541666666667 \tabularnewline
54 & 1.37 & 1.25289583333333 & 1.2025 & 0.0503958333333334 & 0.117104166666667 \tabularnewline
55 & 1.37 & 1.24414583333333 & 1.18791666666667 & 0.0562291666666668 & 0.125854166666667 \tabularnewline
56 & 1.26 & 1.20772916666667 & 1.17208333333333 & 0.0356458333333334 & 0.0522708333333335 \tabularnewline
57 & 1.23 & 1.17697916666667 & 1.15166666666667 & 0.0253125000000000 & 0.0530208333333333 \tabularnewline
58 & 1.17 & 1.13439583333333 & 1.1275 & 0.00689583333333339 & 0.0356041666666667 \tabularnewline
59 & 1.06 & 1.10014583333333 & 1.1 & 0.000145833333333290 & -0.0401458333333333 \tabularnewline
60 & 0.95 & 1.0210625 & 1.0675 & -0.0464375000000001 & -0.0710625 \tabularnewline
61 & 0.92 & 0.9693125 & 1.03375 & -0.0644375 & -0.0493124999999999 \tabularnewline
62 & 0.92 & 0.948979166666667 & 1.00541666666667 & -0.0564375 & -0.0289791666666668 \tabularnewline
63 & 0.9 & 0.957645833333333 & 0.98375 & -0.0261041666666667 & -0.0576458333333333 \tabularnewline
64 & 0.93 & 0.965479166666667 & 0.964583333333333 & 0.000895833333333385 & -0.0354791666666666 \tabularnewline
65 & 0.93 & 0.971229166666666 & 0.953333333333333 & 0.0178958333333334 & -0.0412291666666664 \tabularnewline
66 & 0.97 & 1.00289583333333 & 0.9525 & 0.0503958333333334 & -0.0328958333333333 \tabularnewline
67 & 0.96 & 1.01497916666667 & 0.95875 & 0.0562291666666668 & -0.0549791666666667 \tabularnewline
68 & 0.99 & 1.00314583333333 & 0.9675 & 0.0356458333333334 & -0.0131458333333333 \tabularnewline
69 & 0.98 & 1.0040625 & 0.97875 & 0.0253125000000000 & -0.0240624999999999 \tabularnewline
70 & 0.96 & 1.0010625 & 0.994166666666667 & 0.00689583333333339 & -0.0410625 \tabularnewline
71 & 1 & 1.0118125 & 1.01166666666667 & 0.000145833333333290 & -0.0118124999999998 \tabularnewline
72 & 0.99 & 0.9823125 & 1.02875 & -0.0464375000000001 & 0.00768750000000007 \tabularnewline
73 & 1.03 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 1.02 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 1.07 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
76 & 1.13 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
77 & 1.15 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
78 & 1.16 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Classical Decomposition by Moving Averages[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]Observations[/C][C]Fit[/C][C]Trend[/C][C]Seasonal[/C][C]Random[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]0.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0644375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]0.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0564375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]0.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0261041666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]0.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000895833333333385[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0178958333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0503958333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.83[/C][C]0.895395833333333[/C][C]0.839166666666667[/C][C]0.0562291666666668[/C][C]-0.0653958333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0.88[/C][C]0.8860625[/C][C]0.850416666666667[/C][C]0.0356458333333334[/C][C]-0.00606249999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0.89[/C][C]0.8890625[/C][C]0.86375[/C][C]0.0253125000000000[/C][C]0.000937500000000147[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.93[/C][C]0.885229166666667[/C][C]0.878333333333334[/C][C]0.00689583333333339[/C][C]0.0447708333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.91[/C][C]0.8918125[/C][C]0.891666666666667[/C][C]0.000145833333333290[/C][C]0.0181874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.9[/C][C]0.860229166666666[/C][C]0.906666666666667[/C][C]-0.0464375000000001[/C][C]0.0397708333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0.86[/C][C]0.860979166666667[/C][C]0.925416666666667[/C][C]-0.0644375[/C][C]-0.000979166666666531[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0.88[/C][C]0.8860625[/C][C]0.9425[/C][C]-0.0564375[/C][C]-0.00606249999999986[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0.93[/C][C]0.9318125[/C][C]0.957916666666667[/C][C]-0.0261041666666667[/C][C]-0.00181249999999988[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.98[/C][C]0.973395833333333[/C][C]0.9725[/C][C]0.000895833333333385[/C][C]0.00660416666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.97[/C][C]1.00247916666667[/C][C]0.984583333333333[/C][C]0.0178958333333334[/C][C]-0.0324791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.03[/C][C]1.0445625[/C][C]0.994166666666667[/C][C]0.0503958333333334[/C][C]-0.0145625000000000[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.06[/C][C]1.0608125[/C][C]1.00458333333333[/C][C]0.0562291666666668[/C][C]-0.000812500000000105[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.06[/C][C]1.0523125[/C][C]1.01666666666667[/C][C]0.0356458333333334[/C][C]0.00768750000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.08[/C][C]1.05239583333333[/C][C]1.02708333333333[/C][C]0.0253125000000000[/C][C]0.0276041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.09[/C][C]1.04189583333333[/C][C]1.035[/C][C]0.00689583333333339[/C][C]0.0481041666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.04[/C][C]1.04222916666667[/C][C]1.04208333333333[/C][C]0.000145833333333290[/C][C]-0.00222916666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1[/C][C]1.00064583333333[/C][C]1.04708333333333[/C][C]-0.0464375000000001[/C][C]-0.000645833333333234[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.01[/C][C]0.983895833333333[/C][C]1.04833333333333[/C][C]-0.0644375[/C][C]0.0261041666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.02[/C][C]0.991895833333333[/C][C]1.04833333333333[/C][C]-0.0564375[/C][C]0.0281041666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.04[/C][C]1.01972916666667[/C][C]1.04583333333333[/C][C]-0.0261041666666667[/C][C]0.0202708333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.06[/C][C]1.03964583333333[/C][C]1.03875[/C][C]0.000895833333333385[/C][C]0.0203541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.06[/C][C]1.04997916666667[/C][C]1.03208333333333[/C][C]0.0178958333333334[/C][C]0.0100208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.06[/C][C]1.07997916666667[/C][C]1.02958333333333[/C][C]0.0503958333333334[/C][C]-0.0199791666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.06[/C][C]1.08247916666667[/C][C]1.02625[/C][C]0.0562291666666668[/C][C]-0.0224791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.06[/C][C]1.05647916666667[/C][C]1.02083333333333[/C][C]0.0356458333333334[/C][C]0.00352083333333320[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.02[/C][C]1.04114583333333[/C][C]1.01583333333333[/C][C]0.0253125000000000[/C][C]-0.0211458333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.98[/C][C]1.01814583333333[/C][C]1.01125[/C][C]0.00689583333333339[/C][C]-0.0381458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.99[/C][C]1.00722916666667[/C][C]1.00708333333333[/C][C]0.000145833333333290[/C][C]-0.0172291666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.99[/C][C]0.956895833333333[/C][C]1.00333333333333[/C][C]-0.0464375000000001[/C][C]0.0331041666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.94[/C][C]0.936395833333333[/C][C]1.00083333333333[/C][C]-0.0644375[/C][C]0.00360416666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.96[/C][C]0.9423125[/C][C]0.99875[/C][C]-0.0564375[/C][C]0.0176875000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.98[/C][C]0.972645833333333[/C][C]0.99875[/C][C]-0.0261041666666667[/C][C]0.00735416666666677[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.01[/C][C]1.0050625[/C][C]1.00416666666667[/C][C]0.000895833333333385[/C][C]0.00493750000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.01[/C][C]1.03372916666667[/C][C]1.01583333333333[/C][C]0.0178958333333334[/C][C]-0.0237291666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.02[/C][C]1.07872916666667[/C][C]1.02833333333333[/C][C]0.0503958333333334[/C][C]-0.0587291666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.04[/C][C]1.09664583333333[/C][C]1.04041666666667[/C][C]0.0562291666666668[/C][C]-0.0566458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.03[/C][C]1.08939583333333[/C][C]1.05375[/C][C]0.0356458333333334[/C][C]-0.0593958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.05[/C][C]1.09447916666667[/C][C]1.06916666666667[/C][C]0.0253125000000000[/C][C]-0.0444791666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.08[/C][C]1.0935625[/C][C]1.08666666666667[/C][C]0.00689583333333339[/C][C]-0.0135624999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.17[/C][C]1.10764583333333[/C][C]1.1075[/C][C]0.000145833333333290[/C][C]0.0623541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.11[/C][C]1.08814583333333[/C][C]1.13458333333333[/C][C]-0.0464375000000001[/C][C]0.0218541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.11[/C][C]1.09847916666667[/C][C]1.16291666666667[/C][C]-0.0644375[/C][C]0.0115208333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.11[/C][C]1.1298125[/C][C]1.18625[/C][C]-0.0564375[/C][C]-0.0198124999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.2[/C][C]1.17722916666667[/C][C]1.20333333333333[/C][C]-0.0261041666666667[/C][C]0.0227708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.21[/C][C]1.21547916666667[/C][C]1.21458333333333[/C][C]0.000895833333333385[/C][C]-0.00547916666666648[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.31[/C][C]1.23164583333333[/C][C]1.21375[/C][C]0.0178958333333334[/C][C]0.0783541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.37[/C][C]1.25289583333333[/C][C]1.2025[/C][C]0.0503958333333334[/C][C]0.117104166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.37[/C][C]1.24414583333333[/C][C]1.18791666666667[/C][C]0.0562291666666668[/C][C]0.125854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.26[/C][C]1.20772916666667[/C][C]1.17208333333333[/C][C]0.0356458333333334[/C][C]0.0522708333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.23[/C][C]1.17697916666667[/C][C]1.15166666666667[/C][C]0.0253125000000000[/C][C]0.0530208333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.17[/C][C]1.13439583333333[/C][C]1.1275[/C][C]0.00689583333333339[/C][C]0.0356041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.06[/C][C]1.10014583333333[/C][C]1.1[/C][C]0.000145833333333290[/C][C]-0.0401458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.95[/C][C]1.0210625[/C][C]1.0675[/C][C]-0.0464375000000001[/C][C]-0.0710625[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0.92[/C][C]0.9693125[/C][C]1.03375[/C][C]-0.0644375[/C][C]-0.0493124999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0.92[/C][C]0.948979166666667[/C][C]1.00541666666667[/C][C]-0.0564375[/C][C]-0.0289791666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0.9[/C][C]0.957645833333333[/C][C]0.98375[/C][C]-0.0261041666666667[/C][C]-0.0576458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.93[/C][C]0.965479166666667[/C][C]0.964583333333333[/C][C]0.000895833333333385[/C][C]-0.0354791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0.93[/C][C]0.971229166666666[/C][C]0.953333333333333[/C][C]0.0178958333333334[/C][C]-0.0412291666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0.97[/C][C]1.00289583333333[/C][C]0.9525[/C][C]0.0503958333333334[/C][C]-0.0328958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.96[/C][C]1.01497916666667[/C][C]0.95875[/C][C]0.0562291666666668[/C][C]-0.0549791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.99[/C][C]1.00314583333333[/C][C]0.9675[/C][C]0.0356458333333334[/C][C]-0.0131458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.98[/C][C]1.0040625[/C][C]0.97875[/C][C]0.0253125000000000[/C][C]-0.0240624999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0.96[/C][C]1.0010625[/C][C]0.994166666666667[/C][C]0.00689583333333339[/C][C]-0.0410625[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1[/C][C]1.0118125[/C][C]1.01166666666667[/C][C]0.000145833333333290[/C][C]-0.0118124999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.99[/C][C]0.9823125[/C][C]1.02875[/C][C]-0.0464375000000001[/C][C]0.00768750000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]1.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]1.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]1.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]1.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107754&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	0.74	NA	NA	-0.0644375	NA
2	0.73	NA	NA	-0.0564375	NA
3	0.76	NA	NA	-0.0261041666666667	NA
4	0.8	NA	NA	0.000895833333333385	NA
5	0.83	NA	NA	0.0178958333333334	NA
6	0.81	NA	NA	0.0503958333333334	NA
7	0.83	0.895395833333333	0.839166666666667	0.0562291666666668	-0.0653958333333334
8	0.88	0.8860625	0.850416666666667	0.0356458333333334	-0.00606249999999997
9	0.89	0.8890625	0.86375	0.0253125000000000	0.000937500000000147
10	0.93	0.885229166666667	0.878333333333334	0.00689583333333339	0.0447708333333331
11	0.91	0.8918125	0.891666666666667	0.000145833333333290	0.0181874999999999
12	0.9	0.860229166666666	0.906666666666667	-0.0464375000000001	0.0397708333333336
13	0.86	0.860979166666667	0.925416666666667	-0.0644375	-0.000979166666666531
14	0.88	0.8860625	0.9425	-0.0564375	-0.00606249999999986
15	0.93	0.9318125	0.957916666666667	-0.0261041666666667	-0.00181249999999988
16	0.98	0.973395833333333	0.9725	0.000895833333333385	0.00660416666666674
17	0.97	1.00247916666667	0.984583333333333	0.0178958333333334	-0.0324791666666667
18	1.03	1.0445625	0.994166666666667	0.0503958333333334	-0.0145625000000000
19	1.06	1.0608125	1.00458333333333	0.0562291666666668	-0.000812500000000105
20	1.06	1.0523125	1.01666666666667	0.0356458333333334	0.00768750000000007
21	1.08	1.05239583333333	1.02708333333333	0.0253125000000000	0.0276041666666667
22	1.09	1.04189583333333	1.035	0.00689583333333339	0.0481041666666668
23	1.04	1.04222916666667	1.04208333333333	0.000145833333333290	-0.00222916666666673
24	1	1.00064583333333	1.04708333333333	-0.0464375000000001	-0.000645833333333234
25	1.01	0.983895833333333	1.04833333333333	-0.0644375	0.0261041666666666
26	1.02	0.991895833333333	1.04833333333333	-0.0564375	0.0281041666666668
27	1.04	1.01972916666667	1.04583333333333	-0.0261041666666667	0.0202708333333335
28	1.06	1.03964583333333	1.03875	0.000895833333333385	0.0203541666666667
29	1.06	1.04997916666667	1.03208333333333	0.0178958333333334	0.0100208333333334
30	1.06	1.07997916666667	1.02958333333333	0.0503958333333334	-0.0199791666666669
31	1.06	1.08247916666667	1.02625	0.0562291666666668	-0.0224791666666666
32	1.06	1.05647916666667	1.02083333333333	0.0356458333333334	0.00352083333333320
33	1.02	1.04114583333333	1.01583333333333	0.0253125000000000	-0.0211458333333335
34	0.98	1.01814583333333	1.01125	0.00689583333333339	-0.0381458333333334
35	0.99	1.00722916666667	1.00708333333333	0.000145833333333290	-0.0172291666666666
36	0.99	0.956895833333333	1.00333333333333	-0.0464375000000001	0.0331041666666669
37	0.94	0.936395833333333	1.00083333333333	-0.0644375	0.00360416666666663
38	0.96	0.9423125	0.99875	-0.0564375	0.0176875000000001
39	0.98	0.972645833333333	0.99875	-0.0261041666666667	0.00735416666666677
40	1.01	1.0050625	1.00416666666667	0.000895833333333385	0.00493750000000004
41	1.01	1.03372916666667	1.01583333333333	0.0178958333333334	-0.0237291666666667
42	1.02	1.07872916666667	1.02833333333333	0.0503958333333334	-0.0587291666666667
43	1.04	1.09664583333333	1.04041666666667	0.0562291666666668	-0.0566458333333333
44	1.03	1.08939583333333	1.05375	0.0356458333333334	-0.0593958333333333
45	1.05	1.09447916666667	1.06916666666667	0.0253125000000000	-0.0444791666666664
46	1.08	1.0935625	1.08666666666667	0.00689583333333339	-0.0135624999999997
47	1.17	1.10764583333333	1.1075	0.000145833333333290	0.0623541666666667
48	1.11	1.08814583333333	1.13458333333333	-0.0464375000000001	0.0218541666666667
49	1.11	1.09847916666667	1.16291666666667	-0.0644375	0.0115208333333332
50	1.11	1.1298125	1.18625	-0.0564375	-0.0198124999999998
51	1.2	1.17722916666667	1.20333333333333	-0.0261041666666667	0.0227708333333334
52	1.21	1.21547916666667	1.21458333333333	0.000895833333333385	-0.00547916666666648
53	1.31	1.23164583333333	1.21375	0.0178958333333334	0.0783541666666667
54	1.37	1.25289583333333	1.2025	0.0503958333333334	0.117104166666667
55	1.37	1.24414583333333	1.18791666666667	0.0562291666666668	0.125854166666667
56	1.26	1.20772916666667	1.17208333333333	0.0356458333333334	0.0522708333333335
57	1.23	1.17697916666667	1.15166666666667	0.0253125000000000	0.0530208333333333
58	1.17	1.13439583333333	1.1275	0.00689583333333339	0.0356041666666667
59	1.06	1.10014583333333	1.1	0.000145833333333290	-0.0401458333333333
60	0.95	1.0210625	1.0675	-0.0464375000000001	-0.0710625
61	0.92	0.9693125	1.03375	-0.0644375	-0.0493124999999999
62	0.92	0.948979166666667	1.00541666666667	-0.0564375	-0.0289791666666668
63	0.9	0.957645833333333	0.98375	-0.0261041666666667	-0.0576458333333333
64	0.93	0.965479166666667	0.964583333333333	0.000895833333333385	-0.0354791666666666
65	0.93	0.971229166666666	0.953333333333333	0.0178958333333334	-0.0412291666666664
66	0.97	1.00289583333333	0.9525	0.0503958333333334	-0.0328958333333333
67	0.96	1.01497916666667	0.95875	0.0562291666666668	-0.0549791666666667
68	0.99	1.00314583333333	0.9675	0.0356458333333334	-0.0131458333333333
69	0.98	1.0040625	0.97875	0.0253125000000000	-0.0240624999999999
70	0.96	1.0010625	0.994166666666667	0.00689583333333339	-0.0410625
71	1	1.0118125	1.01166666666667	0.000145833333333290	-0.0118124999999998
72	0.99	0.9823125	1.02875	-0.0464375000000001	0.00768750000000007
73	1.03	NA	NA	NA	NA
74	1.02	NA	NA	NA	NA
75	1.07	NA	NA	NA	NA
76	1.13	NA	NA	NA	NA
77	1.15	NA	NA	NA	NA
78	1.16	NA	NA	NA	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

R code (references can be found in the software module):

par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code